KIRETT

Das im KIRETT-Projekt entwickelte Wearable für Notfallsanitäter bietet Potential für eine signifikante Verbesserung der Versorgungsqualität bei alltäglichen Notfällen und bei Sondereinsatzlagen. Das Wearable wird die Daten medizinischer Geräte, die Eingaben der Sanitäter und die Einsatzdaten der Leitstelle integrieren. Die Daten dienen anschließend zur computerunterstützten Situationserkennung und zur Ableitung kontextabhängiger Handlungsempfehlungen für das Rettungspersonal. Die Rolle der Universität Siegen (USI) in dem Teilvorhaben ist die Entwicklung der zugrundeliegenden Modelle und Algorithmen. Es werden multimodale neuronale Netze zur Situationserkennung entwickelt. Zudem werden interaktive Werkzeuge entwickelt, die zur semi-automatischen Aufbereitung der umfangreichen Datensätze von vergangenen Einsätzen für das Training der neuronalen Netze dienen. Die neuronalen Netzwerke müssen auf die begrenzten Ressourcen eines batteriebetriebenen eingebetteten Systems abgestimmt sein. Dazu gehören Techniken zur Kompression neuronaler Netze und zur Verteilung auf heterogene eingebettete Ressourcen. Daneben extrahiert USI aus den Behandlungspfaden und Standardarbeitsanweisungen im Rettungsdienst Wissensgraphen durch Text Mining. Die Handlungsgraphen, die durch die Textanalyse und Extraktion entstehen, werden mit Wahrscheinlichkeiten auf der Basis von kausalen Zusammenhängen, Bayes'schen Netzen, aber auch Assoziationsregeln bewertet. Frage- und Antwort-Dialoge dienen der Kommunikation zwischen Sanitäter und Wearable. Gemeinsam mit den Industriepartnern wird USI den Demonstrator des Wearables entwickeln. Insbesondere werden die Algorithmen des Teilprojekts mit der eingebetteten Plattform von mbeder GmbH und den Kommunikationsdiensten von CRS Medical GmbH integriert. Anschließend erfolgt die Evaluation der Gütekriterien im Labor sowie praxisnah in Zusammenarbeit mit den assoziierten Partnern, bspw. bei Großübungen und Schulungen.